长文本 Embedding 模型中的“迟分”策略

最新推荐文章于 2025-09-05 19:33:06 发布

原创最新推荐文章于 2025-09-05 19:33:06 发布 · 946 阅读

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大约一年前，2023 年 10 月，我们推出了全球首个支持 8K 上下文长度的开源 Embedding 模型 —— jina-embeddings-v2-base-en。自此，长文本在 Embedding 模型中的应用引发了广泛讨论和争议。

信息压缩问题：将数千字的长文本编码为单一 Embedding 表示会导致语义信息的"过度压缩"，使得检索系统难以准确定位特定信息。
检索粒度不足：许多应用，尤其是检索增强生成（RAG）系统，需要检索文档中的较小片段，而非整个长文档。
短文本检索优势：基于密集向量的检索系统在处理短文本时通常表现更好，因为短文本的语义信息更容易被准确编码和检索。

一个典型的 RAG Pineline 包括：分块-Embedding-检索-生成。

那么，如果行业只需要具有 512 上下文长度的 Embedding 模型，那么训练 8192 上下文长度的模型又有什么意义呢？

在本文中，我们通过探讨 RAG 中传统分块 -> Embeddings 流程的局限性，来重新审视这个问题。同时，我们还引入了一种新策略，称为 迟****分(Late Chunking)，能够在保留长文本 Embedding 模型优势的同时，也能满足精细粒度检索的需求。

上下文丢失问题

传统的分块 - Embedding - 检索 - 生成流程在处理长文档时可能会丢失长距离的上下文依赖关系，这对于信息检索和理解是一大隐患。换句话说，当关键信息散落在多个文本块中，脱离上下文的文本片段很可能失去其原有的意义，导致处理效果大打折扣。

以维基百科上的一篇关于柏林的文章为例，若将其分割为句子块，不难发现诸如“其”和“这座城市”等指代表达，实际上指向的是文章开头提到的“柏林”。这种情况下，Embedding 模型很难将这些指代正确链接到实体，进而产生质量低下的向量表示。

这意味着，若我们将一篇长文按照句子长度进行分块处理，RAG 系统在回答诸如“柏林的总人口是多少？”之类的查询时，可能会遇到困难。因为城市名称和人口数据从未出现在同一文本块中，且缺乏更大的文档上下文，处理这些块的 LLM 难以解决这样的指代问题。

尽管有一些启发式算法试图缓解这一问题，如滑动窗口重新采样、多种上下文窗口长度及多次文档扫描等，然而，像所有启发式算法一样，这些方法时灵时不灵；它们可能在某些情况下有效，但没有理论上的保证。

迟分让 Embedding 更懂上下文

在传统的文本编码领域，我们常常采用一种“预先分块”的策略，即先分块，再过 Embedding 模型。首先依据句子、段落或预设的最大长度对文本进行切割。随后，Embedding 模型会对这些切割好的文本块逐一进行处理，通过平均池化等方法，将 token 级的 Embedding 聚合成单一的块 Embedding 向量。如下图左侧所示：

左侧为传统分块策略，右侧为迟分策略的图解。

然而，本文提出的“迟分”策略，则是先过 Embedding 模型再分块，我们先将 Embedding 模型的 transformer 层应用到整个文本或尽可能多的连续文本，为每个 token 生成一个包含丰富上下文信息的向量表示序列。随后，再对这些 token 向量****序列进行平均池化，进而得到考虑了整个文本上下文的块 Embedding。

与传统的独立同分布（i.i.d.）块 Embedding 不同，迟分生成的块 Embedding 是“有条件的”，这意味着每个块都编码了更多的上下文信息，从而大大提升了编码的质量和准确性。

值得注意的是，为了充分发挥迟分的优势，我们需要借助支持长上下文的 Embedding 模型，如 jina-embeddings-v2-base-en，它能够处理长达 8192 个 token 的文本(相当于 10 页 A4 纸)，基本满足了大多数长文本的上下文需求。

当然，迟分也并非完美，它同样需要边界线索来辅助处理。但与传统方法不同的是，这些边界线索是在获取到 token 级 Embedding 之后才使用的，这也是“迟分”名称的由来。

迟分效果一览，定性评估案例

Google Colab: https://colab.research.google.com/drive/15vNZb6AsU7byjYoaEtXuNu567JWNzXOz

迟分的实现可以在上述链接的 Google Colab 中找到。在这里，我们利用了最近在 Tokenizer API 中的最新功能，借助所有可能的边界线索，将长文档分割成有意义的块。关于此功能背后的算法的更多讨论可以在 twitter@JinaAI_ 上找到。

Tokenizer API: https://jina.ai/tokenizer/

当将迟分应用于上述柏林的维基百科示例时，可以立即看到语义相似性的改善。例如，以“这座城市”和“柏林”的指代关系为例，采用迟分后，“这座城市”的向量表示成功捕捉到了与“柏林”的关联信息，在与涉及该城市名称的查询匹配时表现得更为出色。

以下是具体的数值对比结果，展示了“柏林”一词的 Embedding 与柏林维基百科文章中各个句子的余弦相似性。从表格中可以清晰地看出，与传统分块相比，迟分在提升语义相似性方面取得了显著成效。

查询	块	传统分块下的相似性	迟分下的相似性
柏林	柏林是德国的首都和最大的城市，无论是面积还是人口都是如此。	0.849	0.850
柏林	其超过 385 万人口使其成为欧盟人口最多的城市，以市区人口计。	0.708	0.825
柏林	这座城市也是德国的一个州，在面积上是全国第三小的州。	0.753	0.850

BEIR 实验验证，迟分效果显著

为了全面验证迟分在各种场景下的有效性，我们借助 BEIR 中的检索基准进行了一系列严谨的测试。这些测试涵盖了查询集、文本文档语料库以及存储查询与文档关联信息的 QRels 文件。

在评估过程中，我们将文档分块并编码至 Embedding 索引，通过 k 近邻（kNN）算法寻找与查询 Embedding 最相似的块。随后，将块的 kNN 排名转换为文档排名，并与真实排名进行对比，计算 nDCG@10 等检索指标。

整个评估流程的脚本已开源，可在此处获取：https://github.com/jina-ai/late-chunking

我们在多个 BeIR 数据集上进行了传统分块与迟分的对比测试。为提取边界线索，我们采用正则表达式将文本切分为约 256 个 token 的字符串。同时，选用 jina-embeddings-v2-small-en 作为 Embedding 模型，虽为较小版本的模型，但仍具备 8192-token 的处理能力。

以下是各数据集上的测试结果：

数据集	文档平均长度（字符）	传统分块（nDCG@10）	迟分（nDCG@10）	无分块（nDCG@10）
SciFact	1498.4	64.20%	66.10%	63.89%
TRECCOVID	1116.7	63.36%	64.70%	65.18%
FiQA2018	767.2	33.25%	33.84%	33.43%
NFCorpus	1589.8	23.46%	29.98%	30.40%
Quora	62.2	87.19%	87.19%	87.19%

从结果来看，迟分在多数情况下均优于传统分块，甚至在某些场景下超越了将整个文档编码为单一 Embedding 的效果。当然，在部分数据集中，不分块策略取得了最佳结果（但需注意，这在实际应用中较为罕见，且通常需要对块进行排名）。

若将传统分块与迟分的性能差距与文档长度进行关联分析，我们会发现一个有趣的现象：文档越长，迟分策略带来的 nDCG 得分提升越明显。换句话说，文档越长，迟分策略的效果就越显著。

迟分相对于传统分块的改进，与文档的平均长度相关

结论

在这篇文章中，我们为大家揭示了一种名为“迟分”的高效文本处理方法。该方法巧妙地借助长上下文 Embedding 模型的优势，为短文本块注入丰富的上下文信息。我们清晰地展示了传统分块 Embedding 在保留上下文信息方面的不足，以及由此带来的检索效果不佳的问题。

而迟分，正是为解决这一问题而生。它以一种简单但非常有效的方式，在每个文本块中保持和调整上下文信息，显著提升了文本处理的准确性和效果。并且，随着文档长度的增加，迟分的效果愈加显著。这一成果的实现，离不开像 jina-embeddings-v2-base-en 这样的高级长上下文 Embedding 模型的支持。我们希望这项工作不仅验证了长上下文 Embedding 模型的重要性，还能激发更多关于这一主题的研究。

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